基于神經(jīng)網(wǎng)絡的飛機故障診斷專家系統(tǒng)研究.pdf

1、本課題在研究傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的基礎上將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入飛機故障診斷領域，闡述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的飛機故障診斷專家系統(tǒng)的總體構(gòu)架，推理機制及實現(xiàn)方法，重點分析了專家系統(tǒng)的功能需求，各主要功能模塊的實現(xiàn)方法，知識庫的設計準則以及系統(tǒng)的推理機制，系統(tǒng)設計的目的主要在于幫助機務人員，特別是幫助維修人員在維修時迅速、準確地找到并排除故障，提高工作效率，使民航事業(yè)取得更好的經(jīng)濟效益和更高的安全系數(shù)。 通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)的深入研究，以波音

2、PW4000型發(fā)動機為例，在采集了充分的發(fā)動機故障數(shù)據(jù)后，結(jié)合典型的故障經(jīng)驗數(shù)據(jù)，進行了故障診斷的仿真試驗，并和實際故障數(shù)據(jù)對比，以此說明了該故障診斷專家系統(tǒng)的實用性。 系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡模塊仿真實例中采用三層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，4個輸入節(jié)點，中間層為10個，輸出層與故障模型相對應為12個節(jié)點。在算法方面，經(jīng)過多次實驗，使用梯度下降法迭代不斷修正權值，網(wǎng)絡訓練迭代次數(shù)為1萬次，學習精度要求為取系統(tǒng)總誤差E=0.001。通過對發(fā)動機典型故障數(shù)